注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于深度学习的图像检索研究

  2. 深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度 神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质 是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到 更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的 不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层), 还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰 富的内在信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-16
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：lipu_861202

  1. 基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位研究

  2. 本文主要研究基于机器视觉和深度学习的目标识别与定位，为传统工业机器人加 入视觉系统，实时监测加工对象的信息，应用机器视觉和深度学习的理论与方法对这 些信息进行处理，提高机器人的智能化水平。实验平台为本实验组搭建的基于机器视 觉的六自由度机械臂控制系统，如图 1.1 所示。系统主要包括双目摄像机、六自由度 机械臂、摄像机标定及测量子系统、机械臂控制子系统以及目标识别与定位子系统。 双目摄像机由两个相同配置的 CCD 相机组成，充当机器人的眼睛；六自由度机械臂 充当机器人的手臂，移动抓取物体；目标

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：tjj1057813680

  1. 基于深度学习的图像识别算法研究

  2. 第l章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 1．1研究的目的及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 1．2图像识别概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一l 1．2．1图像的特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1．2．2图像识别的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 1．3深度学习的发展和研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4 1．3．1深度学习的发展⋯⋯

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u011582920

  1. 结合纹理特征和深度学习的行人检测算法

  2. 针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：676864
    • 提供者：weixin_38618312

  1. 基于卷积神经网络的煤泥浮选泡沫图像分类方法

  2. 当前煤泥浮选泡沫分类研究多针对光照充足条件下泡沫图像,对于夜晚车间光照不足的暗淡图像效果不好。针对这一问题,引入一种利用深度学习的有效浮选泡沫分类方法,建立了一个深度卷积神经网络同时执行特征学习与泡沫分类,逐层运算抽取图像本质信息,过滤光线影响。实验结果表明,在白天强光和夜晚弱光下,无需图像增强等预处理均获得很高的准确率,实现浮选泡沫端到端分类,提高了识别的抗干扰能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：919552
    • 提供者：weixin_38715831

  1. 基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

  2. 本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained High Dispersal PCANet,CHDNet)。本文详细分析了 CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：olivia_ye

  1. 基于深度学习的面部表情识别研究

  2. 深度学习在语音识别、图像理解等许多应用领域取得了突破性成果。针对基于深度学习的静态 人脸图像表情识别方法进行研究，首先介绍了深度学习的原理，并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集；然后 介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤，归纳了图像预处理和表情分类的主要方法，重点总结了目前性能较好 用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较；最后指出了目前面部表情识别存在的问题和 未来可能的发展趋势。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：570368
    • 提供者：weixin_44684342

  1. 基于深度学习的图像分类方法

  2. 提出了一种用于图像分类的卷积神经网络，将不同池化方式对图像分类的影响进行了分析对比，采用重叠池化和dropout技术，较好地解决过拟合问题。与传统神经网络相比，该方法在CIFAR-10数据集上获得了较好的结果，在测试集上准确率比训练集上准确率高9%左右。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：395264
    • 提供者：weixin_38556668

  1. 基于深度学习的复杂分拣图像快速识别方法研究

  2. 训练速度更快、识别精准度更高的图像识别技术一直是智能技术的研究热点及前沿。针对物流分拣仓库环境复杂、照明度不高以及快递外包装区别不明显的特点，对基于深度学习的分拣图像快速识别进行了研究，设计了一个卷积神经网络。由于仓库的封闭环境和光照条件等因素而导致分拣图像不是很清晰，首先用对偶树复小波变换对其进行降噪等预处理；然后在基于AlexNet神经网络的基础上，对于卷积神经网络的卷积层、ReLU层和池化层参数进行重新定义来加快神经网络的学习速度；最后根据新的图像分类任务对神经网络的最后三层全连接层、So

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：653312
    • 提供者：weixin_38742291

  1. 2月19 基于深度学习的车道线检测

  2. 基于深度学习的车道线检测 相比于haugh方法，DL方法性能提升角度： ROI区域的选择 图像处理过程的参数 处理速度（Haugh变换可能只有4.5-6帧/秒，要想实时，只能丢帧近似处理） 机器学习的子类——深度学习 近来，机器学习的发展产生了一个新的方向，即“深度学习”。 深度学习，就是传统的神经网联发展到了多隐藏层的情况。 2006年，Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上发表了一篇文章，论证了两个观点： 1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38669881

  1. CoronaHack--Chest-X-Ray:该项目基于深度学习中的人工神经网络。 该项目的目的是预测该人是否受到冠状病毒的感染。 该预测是基于对人体的胸部X射线分析得出的-源码

  2. CoronaHack--胸部X射线 该项目基于深度学习中的人工神经网络。 该项目的目的是预测该人是否受到冠状病毒的感染。 该预测是基于对人体的胸部X射线分析而得出的。 数据集： ://www.kaggle.com/praveengovi/coronahack-chest-xraydataset电晕-COVID19病毒影响健康个体的呼吸系统和胸部X射线是识别电晕病毒的重要成像方法之一。 使用Chest X-Ray数据集，开发一个机器学习模型以对健康与肺炎（Corona）受影响的患者的X射线进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：388096
    • 提供者：weixin_42131367

  1. 基于深度学习的空间目标识别

  2. 使用成像自动识别航天器和空间碎片在确保太空安全和太空探索中起着重要作用。 尽管深度学习现在是基于图像的对象分类的最成功解决方案，但它需要大量的训练数据，而这些数据对于大多数实际应用而言是不可用的。 在本文中，我们研究了用于训练和测试图像的不同单一和混合数据增强方法，从而提出了一种基于数据增强的深度学习方法来进行空间目标识别。 通过系统工具包（STK）渲染的400张合成空间目标图像的实验结果表明，我们提出的算法比几种传统方法具有更高的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：387072
    • 提供者：weixin_38682054

  1. 如何基于深度学习实现图像的智能审核

  2. 本文来自于个人博客，本文主要介绍了基于深度学习的图像分类与检测方法在图片智能审核中替代了传统机器学习方法。美团每天有百万级的图片产生量，运营人员负责相关图片的内容审核，对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大，人工审核耗时耗力且审核能力有限。另外对于不同审核人员来讲，审核标准难以统一且实时变化。所以有必要借助机器实现智能审核。图像智能审核一般是指利用图像处理与机器学习相关技术识别图像内容，进而甄别图像是否违规。图像智能审核旨在建立图片自动审核服务，由机器自动禁止不符合规

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：772096
    • 提供者：weixin_38575456

  1. ImageClassifier：基于神经网络的图像分类器，带有python命令行界面应用程序-源码

  2. 深度学习•挑战：深度学习模块的Udacity数据科学家纳米学位项目名为“具有深度学习的图像分类器”，它试图训练图像分类器识别不同种类的花朵。 我们可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们必须训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们使用了102种花卉类别的数据集（ ）。 •解决方案：使用火炬视觉加载数据。 数据集分为三个部分：训练，验证和测试。 对于训练，应用了变换，例如随机缩放，裁剪和翻转。 这将有助于网络泛化，从而带来更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：550912
    • 提供者：weixin_42137723

  1. 基于深度学习的极光序列自动分类方法

  2. 提出一种基于深度学习的极光序列分类方法,有效结合卷积神经网络（CNN）特征丰富的空间域信息和长短时记忆（LSTM）网络捕捉序列信息的优势，并利用极光的属性对CNN添加反馈约束调节使特征更契合极光图像。在中国北极黄河站的全天空成像仪（ASI）极光图像数据库上进行有监督的极光序列分类研究和无监督的极光事件检测，实验结果表明本文方法能有效用于极光序列的表征，为海量极光序列的自动分类提供了可能性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38641561

  1. 如何基于深度学习实现图像的智能审核

  2. 本文来自于个人博客，本文主要介绍了基于深度学习的图像分类与检测方法在图片智能审核中替代了传统机器学习方法。 美团每天有百万级的图片产生量，运营人员负责相关图片的内容审核，对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大，人工审核耗时耗力且审核能力有限。另外对于不同审核人员来讲，审核标准难以统一且实时变化。所以有必要借助机器实现智能审核。图像智能审核一般是指利用图像处理与机器学习相关技术识别图像内容，进而甄别图像是否违规。图像智能审核旨在建立图片自动审核服务，由机器自动禁止不符合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：772096
    • 提供者：weixin_38725902

  1. 基于深度学习的语义分割问题研究综述

  2. 语义分割是计算机视觉领域的核心技术,通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度学习方法处理语义分割问题展示出具大的潜力。首先从语义分割的定义出发,探讨了目前语义分割领域存在的挑战。在介绍CNN相关原理的基础上,详细对比了几种用于语义分割算法评测的数据集,并重点对近年来语义分割领域基于解码器、信息融合和循环神经网络的深度学习方法进行综述。最后进行总结和展望,阐述了未来语义分割领域在进一步丰富数据库场景、提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38691055

  1. 基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断方法

  2. 针对糖尿病患者出现视网膜病变的现象,提出一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断模型。在保证图像识别模型深度的前提下,通过修改Inception模块的组成减少模型参数,从而提升收敛速度;通过引入残差模块,解决了模型深度增加带来的梯度消失和梯度爆炸等问题;利用数据扩充和设置Dropout的方法,有效避免了数据集不足导致模型出现过拟合的现象,从而实现对糖尿病视网膜病变患病等级的检测。实验结果表明,所提出的DetectionNet深度卷积神经网络对糖尿病视网膜病变患病程度等级分类任务的识别率达到91%,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38640674

  1. 基于深度学习的图像分类研究综述

  2. 近年来，深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术，而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据，且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求，而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈，成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发，介绍了其发展现状。其次，具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次，对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：948224
    • 提供者：weixin_38626192

  1. 基于深度学习的图像目标检测算法综述

  2. 图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标，并确定他们的类别和位置，是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来，由于深度学习在图像分类方面的准确度明显提高，基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。首先介绍了图像目标检测模型中常用的卷积神经网络；然后，重点从候选区域、回归和anchor-free方法的角度对现有经典的图像目标检测模型进行综述；最后，根据在公共数据集上的检测结果分析模型的优势和缺点，总结了图像目标检测研究中存在的问题并对未来发展做出展望。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38588854
« 12 3 4 5 6 »